Neural Deep
7.64K subscribers
304 photos
44 videos
3 files
198 links
Head of AI redmadrobot.ru

6 лет: 0>>>Head of AI
AI Infrastructure | Production RAG

Local inference
RAG (2M+ книг)
RAG chat bot (5М+ токенов)
B2B платформа (10+ клиентов)
B2C gptdaisy.com (100k MAU)

Код, кейсы
github.com/vakovalskii | @neuraldeepchat
Download Telegram
Channel created
Всем привет! Меня зовут Валерий Ковальский

В 25 лет пришел в IT без опыта. За 6 лет дошел до Head of AI в red_mad_robot
Специализируюсь на AI Infrastructure: от железа до production (DevOps/LLMops/Network/Local inference)

Что конкретно делаю сейчас:
Развиваю AI-стратегию red_mad_robot — строим новый бизнес в области ИИ
Запустили корпоративную B2B платформу для RAG | 1
Параллельно развиваю gptdaisy.com

Что построил из крупного:
Рекомендательную систему для поиска книг для Билайн (500к книг в RAG)
RAG чат-ботов для ФСК (Более 5млн токенов в Domain Router RAG)
B2B RAG-платформу с собственным поисковым движком (Более 10 коммерческих интеграций)

О чем этот канал:
Здесь я делюсь реальным опытом разработки AI-продуктов.
Рассказываю как:
Выбирать и настраивать железо для AI
Строить RAG-системы в production
Запускать AI-продукты с нуля до 100 000 пользователей
Избегать типичных ошибок при внедрении ИИ в бизнес
Обучаю крупный бизнес | 1 | 2 | 3 и даю консультации
Провожу стримы где создаем RAG с нуля
Бесплатный мини мастер класс по RAG для 50+ человек


Разбираю кейсы с локальными LLM, показываю код, объясняю архитектуру на живых примерах
Делюсь инсайтами 90% фокуса вокруг RAG (на 2025 год смещаюсь в сторону r&d на прикладных бизнес задачах вокруг GenAI)

Мои пет-проекты:
@daisytranscribe_bot — транскрибация файлов до 2ГБ
@fastpixel_bot — FLUX + Runway генерация
@daisygpt_bot — карманный ChatGPT с историей


Телепорт по каналу

0) Based про RAG (c чего начать!)
1) Первые тесты Llama на нашем кластере из 4090
2) Как влияет reranker на работу RAG
3) Тюн Whisper в телеграм бота WER 6.3
4) Как снять ограничение в 19МБ на телеграм боте? (до 2ГБ)
5) Пример работы router agent на базе SO + Llama | 2
6) Cерия бенчмарков и реальных тестов Qwen VL | 2 | 3 | 4 | 5
7) Автоматизация браузера UI Agent (c репо) | 2
8) Deep Research на своем железе (с репо)
9) n8n серия про Digital Twin 1 | 2
10) Про экономику в LLM решениях 1 | 2
11) ERC 2025 | 1| 2 |3 |4 | Финал
12) OpenRouter Proxy LLM для своей компании
13) Кейс по AI Call Center | 1
14) Про мой Vibe Coding
15) Про MCP в 2025
16) Structured Output Streaming


За консультациями пишите в ЛС
Реклама в данном канале: не предусмотрена

У канала есть чат вы вопрос вам ответ!

Поехали разбираться, как устроен AI изнутри!
13🔥9👍5
Привет всем! Сегодня поговорим о нейронных сетях и разберемся, как они появились.

Начнем с того, что первые идеи появились ещё в 40-50-х годах. Ученые Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс пытались понять, как работает мозг, и создали простую модель нейрона. В этой модели у нейрона были "входы" и "выход". Входы получали какие-то сигналы, а нейрон решал, передавать ли сигнал дальше или нет. Схема была простой, но эта идея стала основой для всего, что появилось потом.

Перепрыгнем в 80-90-е. Тут на сцену выходит Ян Лекун и его сверточные нейронные сети. Так, что это за зверь? Сверточные сети — это как обычные нейронные сети, но умеющие "смотреть" на изображения. Они могут узнавать объекты на фотках, распознавать лица и многое другое. Сверточные сети позволили нам делать кучу крутых вещей: от распознавания текста до создания искусственных изображений.

И сейчас эти сети повсюду — от рекомендаций в интернет-магазинах до управления автомобилями.


1) Пример простой сети (схема)
2) ИИ как его видит Daisy
3) Первый компьютер на котором была запущена первая нейронная сеть "«Перцептрон Mark I». Источник: [Rosenblatt 1960]"
🔥6👏2😁21
https://www.forbes.ru/tekhnologii/498218-razrabotcik-cifrovyh-resenij-red-mad-robot-investiruet-2-mln-v-generativnyj-ii

Технологическая компания red_mad_robot до конца 2024 года инвестирует $2 млн в создание и работу лаборатории NDT (Neuraldeep.tech), которая займется проектами в области генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). NDT будет работать над сервисами как для пользователей, так и для бизнеса. ГИИ — устойчивый тренд последнего года, который породила OpenAI. По мнению экспертов, он может изменить мировую экономику. Согласно оценкам Statista, в 2023 году объем рынка ГИИ в России может превысить $311 млн и достичь $1,479 млрд в 2030-м
🔥7😍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На тему моих постов об опасности ИИ =)
🔥7👏2👾2
Скоро наступит Новый Год, и это означает, что мы вместе продолжим погружение в мир искусственного интеллекта с новой силой после небольшого отдыха. Мы с командой постараемся чаще радовать вас интересными новостями из мира AI, делая акцент на полезных инструментах.
А сегодня я желаю вам прекрасного настроения, быть окружёнными близкими людьми и иметь вдохновляющие мысли о будущем. Вперёд к новым открытиям!
Желаю всех хорошо отдохнуть на каникулах!
🔥52🎄2
Channel photo updated
Всем привет и с началом чего-то нового!

Я долго думал, чем начать и продолжать наполнять этот канал и понял.

Самое главное это я буду оставлять тут свои заметки об AI и инструментах. Мысли про то, как будет трансформироваться мир, учитывая текущие тенденции развития технологий. Это нужно что бы всегда иметь возможность к ним вернуться, и практиковать хорошее и качественное оформление своих мыслей.

Буду вам рассказывать про то, как я оказался в ИТ. Как попасть в ИТ и на что стоит обратить внимание (без рекламы курсов, я в них не верю).
В целом, все, что я вижу почти каждый день, я буду стараться сюда выкладывать.
Вот список тем, которые я сейчас развиваю и в которые я ежедневно углубляюсь:
- GenAI,
- LLM,
- AI Startups,
- Инструменты для ежедневной работы на базе GenAI,
- Развитие продуктовых навыков (упаковка, презентация, ведение за инвестициями),
- Управление и делигирование,
- Выстраивание партнерских взаимоотношений.

Вы так же можете запросить в комментариях направление что интересует вас.


И многое другое в области AI стартапов.

Отдельно я все бы затронул такие темы как становление в таких начинаниях как ИТ и AI.
Как я себя позиционировал и что вело меня к тем или иным решениям.

Как я стал DevOps и продолжаю им быть. Как я стал Hardware-инженером и продолжаю интересоваться железом и использовать его для своей работы. Как я стал CEO и какой это был путь длиной в 5 лет от системного администратора до руководителя своего стартапа.


А начну, наверное, с практики.


И так, чем занимаются такие, как я шизики, в начале года и недели:

1) Уже поиграли с командой в игру "Вспомнить все". Картинка 2: провели поиск и анализ всех проектов, которые были в разных статусах на конец 2023.
Собрались с ребятами и обсудим все эти проекты а так выставили приоритеты.

2) Собрали стратегию по выполнению задач. Картинка три.


3) Отдельно я подготовил шаблон и с Core Team проведем стратегическую сессию над выбором целей для новых исследований по очень крутому шаблону в miro
🔥82👍2